1、第一步，调用runif()函数，这时函数内的值为6，生成6个随机数，如下图所示：2、第二步，再次调用runif()函数，runif(6)又生成6个随机数，如下图所示：3、第三步，使用set.seed(12345)设置种子元素，然后调用runif(6)，查看数据情况，如下图所示：4、第四步，再次调用set.seed()函数，这时...
1、第一步,调用runif()函数,这时函数内的值为6,生成6个随机数,如下图所示: 2、第二步,再次调用runif()函数,runif(6)又生成6个随机数,如下图所示: 3、第三步,使用***.seed(12345)设置种子元素,然后调用runif(6),查看数据情况,如下图所示: 4、第四步,再次调用***.seed()函数,这时多加了一个6,如...
今天利用R中的runif生成0-1之间均匀分布的随机数,需要的随机数的个数是100,但是生成的随机数个数是99个 rm(list=ls()) RepTime = 10 NumFeature = 100 pi0 = 0.9 NullNum = NumFeature*RepTime*(1-pi0) #NullNum = 100 TestA = runif(NullNum,min=0,max=1) length(TestA) 方法:以后生成数据的...
蒙特卡洛方法是一种通过随机抽样来估计数学问题的方法。在R语言中,可以使用蒙特卡洛方法来模拟概率事件的概率和期望值等。下面是一个简单的蒙特卡洛方法的R语言实现: ```r 生成10000个0到1之间的随机数 x <- runif 计算这些随机数的平方和 y <- sum(x^2) 计算期望值 mean(y) ``` 这个例子中,我们生成了100...
生成0到1之间随机数值范围 0 <= x < 1,所以不包括1。手册说:CALL RANDOM_SEED()CALL RANDOM_NUMBER (harvest) harvest (Output) Must be of type real. It can be a scalar or an array variable. It is set to contain pseudorandom numbers from the uniform distribution within the range 0 <= x...
x<-runif(10,min=0,max=1); #生成10个0到1的均匀分布 x<-x/sum(x); #每个随机数除以这十个数的总和 这样得到的10个随机数的和就是1了。这里为了方便最初采用了0到1的均匀分布，实际上你可以采用任意的分布，只要将得到的十个数先平移至均为正数，再除以总和，就得到10个和为1的随机数...
我们也可以说,它生成了小类观测的随机集合来降低分类器的误差。为了生成人工数据,我们需要利用自助法(Bootstrapping)和K近邻法(K-neraestneighbors)。 详细步骤如下: 计算样本点间的距离并确定其近邻。生成一个0到1上的均匀随机数,并将其乘以距离。 把第二步生成的值加到样本点的特征向量上。这一过程等价于在在...
x <- runif(100,min = 0,max = 5)y <- rnorm(n = 100,mean = 75,sd = 10)stp_fun <- function(x){ y <- length(x)for( i in 1:y)x[i] <- max(0,x[i])x[i] <- min(100,x[i])x }
生成一个0到1上的均匀随机数,并将其乘以距离 把第二步生成的值加到样本点的特征向量上 这一过程等价于在在两个样本的连线上随机选择了一个点 R中有一个包专门用来实现SMOTE过程,我们将在实践部分做演示 4.代价敏感学**(CSL) 这是另一种常用且有意思的方法简而言之,该方法会衡量误分类观测的代价来解决不平...
生成一个0到1上的均匀随机数,并将其乘以距离。 把第二步生成的值加到样本点的特征向量上。 这一过程等价于在在两个样本的连线上随机选择了一个点。 R中有一个包专门用来实现SMOTE过程,我们将在实践部分做演示。 4.代价敏感学习(CSL) 这是另一种常用且有意思的方法。简而言之,该方法会衡量误分类观测的代价...